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J-GLOBAL ID：201802235090332960   整理番号：18A1112089

知識フローとユーザ選択に基づくマイクロブログトピック推薦【JST・京大機械翻訳】

Micro-blog topic recommendation based on knowledge flow and user selection

著者 (5件)： Zhang Shunxiang (Computer Science and Engineering, Anhui University of Science & Technology, China) ,  Liu Wenjuan (Computer Science and Engineering, Anhui University of Science & Technology, China) ,  Deng XiaoLu (Computer Science and Engineering, Anhui University of Science & Technology, China) ,  Xu Zheng (The Third Research Institute of Ministry of Public Security, China) ,  Choo Kim-Kwang Raymond (Department of Information Systems and Cyber Security, University of Texas at San Antonio, San Antonio, TX 78249-0631, USA)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 26  ページ： 512-521  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロブログトピック推薦は,過剰なマイクロブログデータによって引き起こされるマイクロブログトピック推薦のための低効率の問題を解決することを目的とする。本論文は,マイクロブログのアクセス速度とトピック推薦の効率を改善するために,知識フローとユーザ選択に基づくマイクロブログトピック推薦を提案した。マイクロブログトピック推薦のコアタスクには2つの側面がある。一つは,ユーザの歴史的挙動に基づいて,マイクロブログトピックに対するユーザの選好を分析することである。もう一つは,類似の歴史的挙動を持つ他のユーザに対する話題を推奨している。最初に,ユーザはマイクロブログトピックに対するユーザの以前の選好に従ってクラスタ化される。その後,異なるクラス(すなわち,異なるユーザに属する)における知識フローのマイクロブログトピックを推奨した。最後に,推奨された話題のユーザ選択に従った知識フローを,マイクロブログトピック推薦の精度を改善するために更新した。実験結果は,提案したアルゴリズムが効果的にマイクロブログトピック推薦の精度と効率を改善できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 知識フロー ,  ユーザ選択 ,  ユーザクラスタリング ,  トピック推薦

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 知識 ,  フロー ,  ユーザ選択 ,  推薦